出典：セコイア・キャピタル
編集：ユリヤ（PAニュース）
編集者注：かつて、データセンターは単に人間が検索するためのファイルを保存する場所でした。しかし今、コンピューティングは生成へと移行しつつあり、あらゆる単語、あらゆる画像、あらゆる動画がリアルタイムで生成され、要求者の状況に基づいて高度にカスタマイズされています。この世界的な潮流の中で、セコイア・キャピタルのパートナーであるコンスタンティン・ビューラーは、NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンセン・フアンと、コンピューティング技術の大きな変化について深く掘り下げた対談を行いました。フアンは、自動化は失業につながるのではなく、労働需要の包括的な増加と職業自体の向上につながると考えています。人々はAIによって職を失うのではなく、AIを巧みに活用する人々に取って代わられる可能性があるのです。
AIファクトリーとコンピューティングモデルにおける世代的飛躍：検索から生成へ
コンスタンティン：ジェンセン・フアンさん、お越しいただきありがとうございます。私たちは今、産業革命を規模とスピードで凌駕するかもしれない、大規模なAI革命の真っただ中にいます。あなたは、今起きていることは人類史上最大のインフラ構築だとおっしゃいました。この構築の中核を担っているのがAIファクトリーであり、それを可能にしているのがNVIDIA社です。AIファクトリーとは一体何なのか、そしてなぜ今後10年間で全ての企業にとって最も価値のある投資となるのか、ご説明いただけますか？
ジェンセン・フアン： AIを理解する方法は様々です。一般の方々にとって最も身近なのは、ウェブブラウザを介してチャットボットとやり取りすることでしょう。何か質問をすると、チャットボットがメッセージで返答してくれます。AIをしばらく使っている方でも、ここ2、3年でその機能が著しく進化していることに気づくはずです。
2年前、ChatGPTというソフトウェアが話題になりました。これは基本的に、入力された情報を理解できるコンピュータソフトウェアです。情報を感知して理解し、他のコンテンツを変換・生成することができます。例えば、PDFファイルを与えて要約を依頼したり（テキストからテキストへの変換）、物語に基づいて画像を生成させたり（テキストから画像への変換）、写真を与えてその場面を描写させたり（画像からテキストへの変換）することができます。この機能は2年前、生成型AIと呼ばれていました。
しかし、理解や生成能力を超えて、思考能力はさらに価値があります。生成型AIの基盤は、内部的に思考し、段階的に推論し、問題を解決する能力をAIに与えます。さらに、ブラウザ、スプレッドシート、Photoshop、AutoCADなどのデジタルツールを使用するための制御コマンドを生成できるだけでなく、将来的には機械システム（ロボットや自動運転車など）を制御することも可能になります。
2年前、人々はChatGPTを面白いと感じていました。詩や歌を書くことはできましたが、時折話が脱線することもあったからです。それから2年後の今日、私たちはエージェントシステムを手に入れました。AIはもはや情報を理解するだけのものではなく、推論し、実用的な作業を実行できるようになりました。実用的な作業ができるからこそ、AIは真のビジネス価値を生み出すのです。口先だけの友人にはお金を払いませんが、実際に仕事ができる友人にはお金を払います。人々は今やAIを時間単位で雇い、1時間あたり20ドルから30ドルを支払っています。これが、AIが人類史上最も急速に成長しているソフトウェアビジネスになった理由です。
上流産業の論理からすると、基本原理に立ち返る必要がある。今日私たちが知るコンピュータ産業の基本概念は、およそ64年前に確立された。当時、IBMはSystem/360を発表し、それがIBMが当時世界で最も価値のある企業となった理由である。
過去60年間、コンピューティングは基本的に事前記録と検索が中心でした。物語を書き、写真を撮り、ビデオを録画し、それをハードドライブにファイルとして保存します。そして、使いたいときにハードドライブからファイルを取り出すのです。だからこそ、それらの建物はデータセンターと呼ばれているのです。データセンターは単にデータを保存するだけで、高度なコンピューティング処理はほとんど行いません。
しかし、状況は変わりました。AI時代においては、新たな背景情報（コンテキスト）と新たな要求が与えられるたびに、AIはリアルタイムで理解、推論を行い、全く新しい結果を生み出します。例えば、私が今話している内容も、台本をそのまま読み上げるのではなく、聴衆一人ひとりの異なる背景に基づいてリアルタイムで生成されたものです。これこそが、私たちが「知能」と呼ぶものです。
将来、あらゆるピクセル、あらゆる音、あらゆる動画、さらにはあらゆる広告やニュース記事までもが、事前に録画して後で再生するのではなく、完全に生成され、ユーザーに合わせてカスタマイズされるようになるでしょう。つまり、将来的には、私たちが構築している大型コンピューター、すなわちAIファクトリーであるジェネレーターが大量に必要になるということです。
地球を包み込むインテリジェントネットワーク、そしてデジタル時代の原動力
コンスタンティン：この発電機はどれくらいの大きさになるのですか？
ジェンセン・フアン：現在、私たちは世界中で約10億人に情報とインテリジェントな生成機能を提供しています。しかし、AIがエージェントになったことで、エージェントは独立して動作できるようになり、さらにエージェント同士が通信や連携を行うことも可能です。NVIDIA社内では、数百、あるいは数千ものエージェントが互いに通信し、問題を解決していると考えられます（もちろん、それらはすべて安全なサンドボックスとガードレール内で動作しています）。
つまり、将来、インターネットを利用するのは人間だけではなく、何千億ものインテリジェントエージェントが昼夜を問わずインターネット上で働き続けるようになるということだ。企業エージェント、自動運転車、ロボット、さらにはあらゆる建物内のシステムまでもが互いに通信し合うようになる。すべての指示と思考はリアルタイムで生成されることになるだろう。
まるで地球全体を包み込む繭のような、分厚いコンピューティングネットワークが存在するかのようだ。これは大げさに聞こえるかもしれないが、実際に歴史上2回起こったことがある。
最初の事例は300年前、ドイツのシーメンス社が開発した機械です。この機械に点火すると、隠された強力な力、すなわち電気が出力されます。今日では、電力網（送電網）が地球全体を網羅しています。
2つ目はインターネットで、これは35年前にアメリカで誕生し、今ではグローバルなコミュニケーションを網羅している。
今、私たちはエネルギーと通信に続く第三のネットワーク、すなわちインテリジェントネットワークに突入しました。Nvidiaの現在のコアビジネスは、この新時代の発電機（ダイナモ）を構築することです。300年前、発電機は水、風、石炭の物理的な動き（原子）を入力として電子を出力していましたが、Nvidiaのマシンは電子（電気エネルギー）を入力としてデジタルデータを出力します。これらのデジタルデータは、さまざまな組み合わせによって、言語、数学、タンパク質や人体生物学の言語、物理法則や気候予測の言語、さらには3D世界、ロボット、自動運転の言語へと変化します。
300年の時を経て誕生したこの2つの機械は、驚くほどよく似ている。原子が入力され、電子が出力される。電子が入力され、デジタルデータが出力される。このデジタルデータこそが、私たちがトークン、あるいは知能と呼ぶものだ。私たちは工場でこうした知能トークンを大量生産している。これこそが、AI工場の意義なのである。
コンスタンティン：私たちは今、複数の革命が交錯する真っ只中にいます。エネルギー転換やグローバル通信ネットワークにおけるルーターから、スマート革命の中核をなすGPUやAIファクトリー（H100や最新のVera Rubinアーキテクチャなど）に至るまで、必要なものすべてを統合していくことが重要なのです。
ジェンセン・フアン：はい、当社のコンピューティングユニットは「ラック」と呼ばれています。1つのラックには72個のチップが搭載されています。今年は、これらのコンポーネントを約800万個製造する予定です。1つのラックは重量が2トン、価格は400万ドルで、150万個の部品が含まれています。世界で最も高価な機器ですが、携帯電話を製造するのと同じように大量生産し、世界中のデータセンターに出荷しています。これらは巨大なので、移動させるのは間違いなく肉体的に大変な作業です。
AI時代への参画に向けた5層構造の投資ロジック
コンスタンティン：これは非常に刺激的な光景ですね。大企業であれ個人であれ、私たちはこの革命にどのように参加できるのでしょうか？
ジェンセン・フアン： AI業界への投資は、その産業構造を5層のケーキに例えることができます。500億ドルのAI工場は3000億ドルから4000億ドル相当の知能を生み出すことができ、その投資収益率は驚異的です。では、この5層のケーキとは一体何でしょうか？
第一の層はエネルギー、つまり最も基本的な要素である発電機です。これは、エネルギー産業にとって数世代ぶりの大きな成長機会となります。持続可能なエネルギー（原子力、風力、太陽光、水素など）は、コンピューティングを支えるために莫大な投資を受けるでしょう。エネルギーを生成できる場所ならどこでも投資が行われます。シーメンス、三菱電機、GE Vernovaといった企業が現在好調なのはそのためです。
第2層はチップおよびコンピューティング設備（チップ/コンピュータ）であり、チップ、コンピュータ、ネットワーク機器、スイッチ、シリコンフォトニクス技術などが含まれます。
第3層はインフラストラクチャーです。これには、土地、電力、建物の躯体、資金、そしてデータセンターの日常的な運用が含まれます。現在、これらの資源は極めて不足している状況です。
第4層はモデル層です。これはクラウドインフラストラクチャ上に構築された大規模なモデルです。これは人類史上最も市場主導型で投資集約的な分野です。有名な例としては、OpenAIやAnthropicが挙げられます。しかし、AIは自然言語だけでなく、構造化されたあらゆるものを学習できることを忘れてはなりません。私たちは物理世界の法則を学んでいます。例えば、私が椅子に座ったのは、椅子を突き抜ける確率が47%だったからではなく、物理法則を100%信頼していたからです。AIも同様に、タンパク質の意味、遺伝子の重要性、細胞の機能を学習できます。物理世界の産業は80兆ドルという驚異的な規模を誇り、現在あまり議論されていませんが、極めて重要なフロンティア分野です。
第5層はアプリケーション層です。基盤となるテクノロジーを基盤として、無数のスタートアップ企業が金融サービス、法律、会計、運輸、物流といった業界を再構築しています。昨年、ベンチャーキャピタルはこの最上位層に1,000億ドルを投資し、これは人類史上最高のベンチャーキャピタル投資額となりました。
この未来は計り知れないほど広大なものになるでしょう。私たちはまだ始まったばかりです。今年だけでも、このエコシステムに推定1兆ドルが投資されています。しかし、私はAIが年間20兆ドル規模の巨大なエコシステムになると予測しています。知能はどれほど重要なのでしょうか？誰が知能を必要としているのでしょうか？どれくらいの知能が必要なのでしょうか？これらの点を理解すれば、どこに投資すべきかが分かるでしょう。
AIはあなたの仕事を奪うために存在するのではなく、あなたの生活を向上させるために存在するのです。
コンスタンティン：これは数兆ドル規模の市場機会であるだけでなく、ハードウェアとアプリケーションの爆発的な発展であり、人類にとって数多くの真の雇用を生み出すことになるでしょう。
ジェンセン・ホアン：全くその通りです。この点は強調しておかなければなりません。国や文化によってAIに対する考え方は異なります。しかし、皆さんに心から忠告したいのは、ハリウッドのSF映画の筋書きには注意してほしいということです。 「ターミネーターがやってくる」「技術的特異点が到来した」「AIが人類を滅ぼす可能性は20％ある」などと言う人の言葉に耳を傾けてはいけません。それは全くのナンセンスです。
「AIの仕組みは全く分かっていない。あまりにも謎めいていて、明日には勝手に消えてしまうかもしれない」と脅迫する者さえいる。これは全くのナンセンスだ。AIは単なるコンピューターとソフトウェアであり、エンジニアたちはその仕組みを熟知しているはずだ。そうでなければ、どうやって毎年AIをより安全で賢くできるというのだろうか？
現代のAIは、錯覚を大幅に軽減しました。生成される知識は正確で文脈を理解しやすく、理解できない事柄に遭遇した際には、自ら情報を調べます。回答する前に、自身の行動を振り返り、複数の選択肢を比較検討してから回答を出すことさえあります。現代の自動車が100年前よりもはるかに安全になったように、テクノロジー業界はAIの安全性を極めて高めるためにあらゆる努力を尽くしています。
だから、確実なことに目を向けましょう。一つだけ確信していることがあります。AIのせいで職を失うことはないかもしれませんが、AIを使っている人に職を奪われることは間違いありません。
これは人間に超能力を与えることができる技術なのだから、ぜひ活用しよう！愛する人、子供、会社、そして国に伝えよう。「AIを受け入れよう」と。
コンスタンティン：しかし、仕事となると、誰もが本当に不安になるものです。
ジェンセン・フアン：雇用についてパニックを煽る声を聞くと、いつも腹が立ちます。今年はエネルギー、チップ、インフラ、モデル層、アプリケーション層など、このエコシステムに1兆ドルを投資しました。これらはすべて、これまで以上に多くの雇用を生み出しています。
伝統的な職務についてはどうなのか、と疑問に思う人もいるかもしれません。よくある誤解として、 「仕事」と「業務」を混同している人がいます。
例えば、私はCEOです。私の日々の「業務」は主にタイピングと会話です。今ではAIは私よりもはるかにタイピングと会話が得意で、まさに超人的ですが、CEOとしては以前よりも忙しくなりました。
もっと具体的な例を挙げましょう。約12年前、ある著名なコンピュータ科学者が、コンピュータビジョンは医療画像を疲れを知らずに分析し、細部まで見逃すことなく、すでに人間を凌駕するレベルに達していると警告しました。彼は、AIによって最初に淘汰される職業は「放射線科医」だと断言し、その分野を専攻しないよう皆に忠告しました。
彼の技術的な判断は全く正しかった。コンピュータビジョンは今や全ての放射線診断システムに統合され、放射線科医はAIを活用して診断を行っている。しかし、その結果はどうだっただろうか？なんと、放射線科医の世界的な需要は実際に増加したのだ！
なぜでしょうか？それは、放射線科医の役割は単に画像を解釈するだけでなく、臨床医と共に病気を診断することにあるからです。自動化によって放射線科医の効率は大幅に向上し、病院は待機リストに載っているより多くの患者に対応できるようになり、放射線科の収益性も高まりました。病院は収益の増加と患者数の増加を目の当たりにし、結果としてさらに多くの放射線科医を雇用することになったのです。警告に耳を傾け、放射線医学を学ばなかった人々は、この重要な機会を逃してしまったと言えるでしょう。
同様に、AIがコードを書けるようになったため、ソフトウェアプログラミングの90%は不要になり、ソフトウェアエンジニアはもはや必要ない、と主張する人もいます。しかし、実際には、ソフトウェアエンジニアの採用数はかつてないほど増加しています。これは、ソフトウェアエンジニアの目的はタイピング速度を競うことではなく、問題を解決し、革新を起こすことにあるからです。コードを書くことは単なる作業であり、問題解決こそが中核的な目的なのです。
AIは仕事を奪うのではなく、むしろ仕事の価値を高めるでしょう。例えば、私が配管工であれば、今は設計図に従って作業するだけかもしれませんが、AIがあれば、明日にはキッチンデザイナーにもなれるかもしれません。家具販売員や大工であれば、以前は木材を釘で打ち付けるだけの仕事だと考えられていましたが、AIがあれば、お客様の家を驚くほど美しくする、完全なインテリアデザインプランを提供できるようになります。私の専門スキルは格段に向上するのです。
したがって、 AIが人間の失業につながるという現在の言説は全くの誤りであり、当局が利益を得るために人々を怖がらせようとする策略に過ぎないと私は考えています。私のキャリアを通して、コンピュータ技術はますます複雑化してきました。かつては、人口のわずか2%しかC++でプログラミングできませんでした（シリコンバレーのベンチャーキャピタル関係者なら、このことをもっとよくご存知かもしれません）。しかし今では、AIのおかげで、人間の言語を理解できればプログラミングができるようになりました。私たちは初めて、真に技術的な格差を解消したのです。そして、私たちはすべての人をこの新しい時代へと導かなければなりません。
